07158 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Anno Accademico 2022/2023

  • Docente: Andrea De Cesarei
  • Crediti formativi: 8
  • SSD: M-PSI/01
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
  • Campus: Cesena
  • Corso: Laurea Magistrale in Psicologia cognitiva applicata (cod. 0991)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente: - conosce lo sviluppo storico e le applicazioni dell'intelligenza artificiale, intesa come la simulazione artificiale della mente (emozioni e processi cognitivi) e del comportamento (azioni e decisioni); - conosce le principali differenze in termini di struttura e potenziali applicazioni tra diversi sistemi artificiali (es. algoritmi connessionisti classici; reti convoluzionali profonde; ruolo di aspettative e prediction error); - conosce i principali aspetti, in termini di potenziali applicazioni e di criticità, legate all'introduzione di sistemi artificiali in contesti reali (es. chatbot, self-driving cars, ergonomia cognitiva); - è in grado di mettere in collegamento nozioni apprese nel corso di studi, con il loro utilizzo in sistemi artificiali mirati a rilevare (es. affective computing, brain computer interfaces) o simulare (machine learning) stati mentali o comportamenti umani.

Contenuti

Il corso è rivolto a studenti di materie psicologiche e non richiede conoscenze pregresse in campo informatico o ingegneristico. I contenuti comprendono:

- Principali passi della storia dell'intelligenza artificiale, dai primi tentativi di costruire "macchine pensanti" all'inizio del '900, alla nascita e successiva contrapposizione tra IA simbolica e non simbolica, tracciandone lo sviluppo dagli anni Cinquanta ad oggi.

- Descrizione delle principali modalità di funzionamento di sistemi artificiali in ambito IA (es. approccio simbolico, connessionista, deep learning) e nell’ambito della robotica (es. distinzione tra robotica emozionale interna ed esterna, concetto di embodiment).

- Applicazione degli algoritmi descritti a diverse funzioni psicologici (es: comprensione del linguaggio naturale, percezione visiva, previsione del comportamento di agenti).

- Interazione sociale tra esseri artificiali e umani. Distinzione tra esseri artificiali dotati di una presenza fisica (robot) e no (chatbot).

- Applicazioni della IA all’ambito psicologico (es., rilevamento di stati psicologici a partire da dati testuali e/o fisiologici). Principali risultati e implicazioni progettuali ed etiche di tale ambito.

Testi/Bibliografia

Di seguito sono indicati i riferimenti bibliografici necessari per prepararsi alla prova di esame:

  • Slides delle lezioni
  • Margaret A. Boden, L'intelligenza Artificiale, Il Mulino
  • Paul Dumouchel, Luisa Damiano, Vivere con i robot, Raffaello Cortina Editore
  • Articoli e capitoli indicati dal docente nel corso delle lezioni.

Metodi didattici

Lezioni frontali.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

L'esame è scritto sotto forma di test con 4 domande aperte. Tempo a disposizione: 60 minuti. Il programma include tutto il materiale bibliografico indicato nella sezione testi, anche relativamente ad eventuali argomenti non trattati nelle lezioni.

Ad ogni risposta sarà attribuito un punteggio massimo di 8 punti. La somma dei punteggi sarà arrotondata all'intero più vicino. Lode per chi ottiene dai 7,5 punti in su in tutte le domande.

L'utilizzo di sussidi compensativi o dispensativi è previsto, nelle modalità concordate con il docente, per studenti con diagnosi di DSA o altra disabilità ufficialmente riconosciuta e dichiarata presso Servizio per gli studenti con disabilità e con DSA dell'Università di Bologna.

Per sostenere la prova di esame è necessaria l'iscrizione utilizzando la funzione presente nel sito web di Alma Esami, nel rispetto inderogabile delle scadenze previste. Lo studente, in caso di difficoltà o di problemi potrà contattare la Segreteria didattica.

Strumenti a supporto della didattica

presentazioni in powerpoint, esempi distribuiti via web.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Andrea De Cesarei

SDGs

Salute e benessere Lavoro dignitoso e crescita economica Imprese innovazione e infrastrutture Città e comunità sostenibili

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.